情感机器人就是运用人工的方法和技术赋予机器人类似人的情感，使机器人具有自主性，能够在情感机制的作用下调节自身的行为选择。多情感机器人任务分配问题即在传统的任务分配问题中引入情感机制，它主要研究的是机器人如何通过自身情感机制的调节作用选择合适的任务去执行，从而有效地完成任务并追求整体收益最大化。该问题已经成为多机器人系统中研究的热点问题，有效地解决情感机器人任务分配问题可以提高多机器人系统的稳定性，并能够充分发挥多机器人系统的优势。本文在国家自然科学基金“动态环境下复杂系统因果关系发现与稳健性推理研究”和安徽省自然科学基金“基于量子博弈论的情感机器人协作与竞争技术研究”的资助下，主要研究机器人情感模型的建立以及如何将情感机制有效地应用于多机器人任务分配问题中。本文的主要内容包括以下几个方面：第一，构建合理有效的机器人情感模型。以情感心理学知识为基础，模拟具有不同个性的情感机器人在外界刺激的作用下情感动态变化的过程。本文提出了一种基于状态空间与概率空间映射的极大相似度匹配的情感转移模型。首先利用HMM过程计算出当前情感概率，然后通过极大相似度匹配来得到转移后具体的情感状态。实验结果验证了模型模拟的情感变化过程符合人类情感变化的一般规律。第二，在多机器人任务分配问题中引入情感机制，通过情感机制的调节作用实现任务的有效分配。本文提出一种基于协作意愿的拍卖算法，定义了协作意愿的概念来确定机器人当前状态是否适合去执行任务。算法中，机器人首先根据自身的协作意愿来决定是否愿意去执行任务，任务管理者根据整体收益最大化的原则将任务分配给合适的机器人。然后，分配到任务的机器人形成执行该任务的团队，并招募空闲的机器人加入团队共同执行任务以获得相应的收益。该算法能保障任务分配的实时性且能获得较优的整体收益，并通过实验验证了算法的有效性。